論文の概要: ClusterFuG: Clustering Fully connected Graphs by Multicut

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12159v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 11:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:48:36.799058
• Title: ClusterFuG: Clustering Fully connected Graphs by Multicut
• Title（参考訳）: clusterfug: マルチカットによる完全連結グラフのクラスタリング
• Authors: Ahmed Abbas and Paul Swoboda
• Abstract要約: 密マルチカットでは、クラスタリングの目的はノード特徴ベクトルの内部積として分解形式で与えられる。 我々は、密集した環境でのマルチカットのための古典的欲求アルゴリズムの書き直し方法と、より効率とソリューションの品質を高めるためにそれらをどう修正するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.254912065749956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a graph clustering formulation based on multicut (a.k.a. weighted correlation clustering) on the complete graph. Our formulation does not need specification of the graph topology as in the original sparse formulation of multicut, making our approach simpler and potentially better performing. In contrast to unweighted correlation clustering we allow for a more expressive weighted cost structure. In dense multicut, the clustering objective is given in a factorized form as inner products of node feature vectors. This allows for an efficient formulation and inference in contrast to multicut/weighted correlation clustering, which has at least quadratic representation and computation complexity when working on the complete graph. We show how to rewrite classical greedy algorithms for multicut in our dense setting and how to modify them for greater efficiency and solution quality. In particular, our algorithms scale to graphs with tens of thousands of nodes. Empirical evidence on instance segmentation on Cityscapes and clustering of ImageNet datasets shows the merits of our approach.
• Abstract（参考訳）: 完全グラフ上のマルチカット(重み付き相関クラスタリング)に基づくグラフクラスタリングの定式化を提案する。 我々の定式化は、もともとのマルチカットのスパースな定式化のようにグラフトポロジーの仕様を必要とせず、我々のアプローチをシンプルにし、性能を向上させる。 非重み付き相関クラスタリングとは対照的に、より表現力のある重み付きコスト構造を実現する。 密マルチカットでは、クラスタリングの対象はノード特徴ベクトルの内部積として分解形式で与えられる。 これにより、完全なグラフを扱う際に少なくとも二次表現と計算複雑性を持つマルチカット/重み付き相関クラスタリングとは対照的に、効率的な定式化と推論が可能になる。 我々は、密集した環境でのマルチカットのための古典的欲求アルゴリズムの書き直し方法と、それらをより効率よく解品質に修正する方法を示す。 特に、我々のアルゴリズムは数万のノードを持つグラフにスケールする。 CityscapesのインスタンスセグメンテーションとImageNetデータセットのクラスタリングに関する実証的な証拠は、我々のアプローチの利点を示している。

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